【 청년일보 】 과거의 생산관리가 단순히 정해진 시간에 정해진 양을 만드는 효율성에 집중했다면, 이제는 데이터가 스스로 판단하고 관리하는 지능형 생산의 시대가 도래했다. 인공지능(AI)과 디지털 트윈 기술이 생산 현장에 깊숙이 침투하면서, 생산관리 직무의 패러다임이 급격하게 변화하고 있다.

최근 국내 주요 제조업체들은 예지 정비 시스템 구축에 박차를 가하고 있다. 이는 설비에 부착된 센서를 통해 진동, 온도, 소음 등의 데이터를 실시간으로 수집하고, AI가 고장 징후를 미리 포착해 정비 타이밍을 알려주는 기술이다.

생산관리자 입장에서 이는 라인 중단이라는 치명적인 리스크를 혁신적으로 줄여준다. 예기치 못한 설비 고장으로 인한 손실을 방지함으로써 생산 수율을 극대화할 수 있게 된 것이다. 이제 생산관리자는 현장을 발로 뛰는 것만큼이나 모니터링 룸에서 데이터를 분석하고 의사결정을 내리는 데이터 분석가로서의 역량이 중요해졌다.

생산 라인을 실제로 변경하거나 신제품을 투입하기 전, 가상 공간에서 시뮬레이션을 수행하는 디지털 트윈 기술도 필수적인 도구가 되었다. 실제 공장과 똑같은 가상 모델을 만들어 공정 흐름을 시뮬레이션함으로써, 병목 현상을 사전에 파악하고 최적의 인력 및 설비 배치안을 도출한다.

이를 통해 신제품 양산 준비 기간을 획기적으로 단축하고, 시행착오 비용을 최소화하는 것이 현재 생산관리의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다.

ESG 경영이 강화되면서 생산관리자의 업무 범위는 탄소 발자국 관리까지 확대되었다. 제품 생산 과정에서 소비되는 에너지 효율을 최적화하고 폐기물을 줄이는 것이 원가 절감은 물론 기업의 생존과 직결되기 때문이다. 전력 소비 피크 시간대를 피해 생산 스케줄을 조정하거나, 자원 순환형 생산 공정을 설계하는 등 친환경 생산 관리 능력이 새로운 직무 지표로 떠오르고 있다.

이러한 변화에 따라 미래의 생산관리자에게 요구되는 역량도 달라지고 있다. 기계 및 산업공학적 지식은 기본이며, SQL이나 파이썬 등 데이터 추출·분석 도구 활용 능력과 스마트 팩토리 시스템에 대한 이해도가 취업 시장의 핵심 키워드가 되었다.
 

【 청년서포터즈 9기 양동훈 】